WO2013175608A1 - Image analysis device, image analysis system, and image analysis method - Google Patents
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Definitions
- the image database 105 is a database management system for accumulating images.
- the image database 105 not only temporarily stores data to be analyzed, but is also used for analysis processing itself as a dictionary for generating metadata. Details will be described later with reference to FIG.
- the image analysis system 100 automatically generates the metadata of the detection target object, and uses the metadata to narrow down the image data to be subjected to the object detection process in advance, thereby reducing the processing time.
- Step S401 The image / document input unit 107 registers the received image data and bibliographic information in the image database 105.
- the image database 105 extracts image feature amounts from image data and registers them in association with bibliographic information.
- the process of extracting the image feature amount may be configured to be performed by the image / document input unit 107. This step may be performed in advance before performing step S402 and subsequent steps, and need not be performed every time this flowchart is performed.
- Step S609 The metadata generation unit 108 sorts the metadata in the order of the scores calculated in step S608, excludes metadata below the threshold value, and outputs the result.
- Step S804 to S805 If the reliability of the candidate area 703 obtained in step S803 is equal to or less than the predetermined threshold value, the process moves to step S805, and otherwise, step S805 is skipped (S804).
- the object region detection unit 110 adds the candidate region 703 whose reliability is a predetermined threshold value to the detection result list (S805).
- FIG. 13 is a Venn diagram representing an analysis target for explaining how detection omissions are reduced by bibliographic information expansion processing.
- FIG. 13A is a Venn diagram when only existing bibliographic information is used
- FIG. 13B is a Venn diagram when expanded bibliographic information is used.
- the image analysis apparatus 106 generates metadata of the query image 301 and the image group 1501 according to the method described in FIG. Thus, for example, it is assumed that metadata “star” is generated.
- the present invention is not limited to the above-described embodiment, and includes various modifications.
- the above embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to the one having all the configurations described.
- a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment.
- the configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment. Further, with respect to a part of the configuration of each embodiment, another configuration can be added, deleted, or replaced.
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Abstract
Description
図1は、本発明の実施形態1に係る画像解析システム100の構成図である。画像解析システム100は、大量の画像中から、ユーザが指定した任意の物体を含む画像を探索することを目的とするシステムである。画像解析システム100は、画像・文書記憶装置101、入力装置102、表示装置103、データ格納装置104、画像データベース105、画像解析装置106を備える。 <Embodiment 1: System configuration>
FIG. 1 is a configuration diagram of an
以上、画像解析システム100の全体構成を説明した。以下では画像解析システム100の動作原理を概説した上で、各機能部の詳細動作を説明する。 <Embodiment 1: Operation of each part>
The overall configuration of the
画像・文書入力部107は、受け取った画像データと書誌情報を画像データベース105へ登録する。画像データベース105は、画像データから画像特徴量を抽出し、書誌情報と関連付けて登録する。画像特徴量を抽出する処理は、画像・文書入力部107が実施するように構成してもよい。本ステップは、ステップS402以降を実施する前にあらかじめ実施しておけばよく、本フローチャートを実施する毎に実施する必要はない。 (FIG. 4: Step S401)
The image /
画像・文書入力部107は、検出対象物を含むクエリ画像を取得する(S402)。メタデータ生成部108は、クエリ画像のメタデータを生成する(S403)。詳しくは図5を用いて後述する。 (FIG. 4: Steps S402 to S403)
The image /
解析対象決定部109は、ステップS403でメタデータ生成部108が生成したメタデータの中から、物体検出の対象とする画像データを絞り込むために使用するメタデータを決定する。具体的には、メタデータの信頼度に応じて機械的に判定してもよいし(例えば信頼度の高いほうから順に所定範囲内を自動選択する)、データ出力部111を介してメタデータをユーザに提示してユーザ自身に選択させてもよい。 (FIG. 4: Step S404)
The analysis
解析対象決定部109は、ステップS404で選択されたメタデータを検索キーとして用いて、画像データベース105が格納している書誌情報を検索し、検索キーに合致する画像データの集合を取得する。この画像集合が物体検出処理の対象となる。 (FIG. 4: Step S405)
The analysis
画像解析装置106は、ステップS405で取得した画像集合に含まれる各画像データに対して、ステップS407を実施する。ステップS407において、物体領域検出部110は、ステップS405で取得した画像集合に含まれる画像中から、クエリ画像に含まれる物体と類似した領域を抽出する。物体領域の抽出方法については、図7を用いて後述する。 (FIG. 4: Steps S406 to S408)
The
データ出力部112は、物体領域検出部110が検出した物体領域の検出結果を出力する。検出結果は処理順に出力してもよいし、検出された物体の数や信頼度を基準としてソーティングしてから出力してもよい。さらには図3の検出結果304に示すように、検出された物体の個数、検出信頼度、検出した物体領域を示す矩形、などの補足情報を合わせて出力してもよい。さらには、表示装置103を介して画面上で出力してもよいし、検出結果および上記各補足情報を記述したデータを出力してもよい。 (FIG. 4: Step S409)
The
検出対象である物体がこれ以上なければ(ユーザの指示がなければ)終了し、クエリ画像内に他の物体があるか、またはユーザが新たにクエリ画像を指定した場合等、別の物体を検出する場合は、ステップS402に戻って同様の処理を実施する。 (FIG. 4: Step S410)
If there are no more objects to be detected (no instruction from the user), the process ends and another object is detected, such as when there is another object in the query image or the user newly specified a query image. If so, the process returns to step S402 and the same processing is performed.
メタデータ生成部108は、クエリ画像301を検索キーとして、画像データベース105からこれに類似する画像を検索する。類似画像検索は、画像自体の持つ色や形状などの情報を高次元ベクトル情報として抽出し、ベクトル間距離に基づき画像間の類似性を評価することにより、類似する画像を検索する方法である。この結果、「見た目」がクエリ画像301と似た画像の集合501が得られる。さらに、画像データベース105は画像と書誌情報を関連付けて保持しているので、類似画像の集合502から、書誌情報の集合502が得られる。 (FIG. 5: Step S501)
The
メタデータ生成部108は、書誌情報の集合に含まれる特徴的な単語を抽出する。書誌情報として、画像の分類コードなどの整理されたデータが付与されていれば望ましいが、説明文のような文書が付与されている場合でも、その文書中には画像の意味を表現する特徴的な単語が含まれる可能性が高い。そこで本ステップにおいて、メタデータ生成部108は、各書誌情報をアトミックなデータ(最小構成単位)に分解し(例:文書から単語単位に分解)、それをメタデータと考える。以上により、クエリ画像301のメタデータを生成することができる。 (FIG. 5: Step S502: Procedure 1)
The
メタデータ生成部108は、手順1で生成したメタデータが書誌情報中で出現する頻度を数える。メタデータ生成部108は、その出現頻度を用いて、手順1で生成した各メタデータのスコアを算出する。単純に、出現頻度をメタデータのスコアとして、スコアの高い順にソーティングしてもよいし、出現頻度に重みをつけた評価指標をスコアとして用いてもよい。 (FIG. 5: Step S502: Procedure 2)
The
メタデータのスコアとして、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency)を用いることができる。TF-IDFは、メタデータtの頻度tf(t)と、逆文書頻度idf(t)をかけ合わせた評価指標である。逆文書頻度idf(t)は、データベースのレコード数をN、データベース全体のなかでメタデータtを含む書誌情報の頻度をdf(t)とすると、下記数1により表される。
As the metadata score, TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) can be used. TF-IDF is an evaluation index obtained by multiplying the frequency tf (t) of the metadata t and the inverse document frequency idf (t). The reverse document frequency idf (t) is expressed by the
メタデータのスコアとして、確率的評価指標を用いてもよい。例えば、メタデータtを評価する場合は、データベース全体からランダムに画像を取得したときに、その書誌情報にメタデータtが含まれる確率をq(t)、類似画像検索結果の画像集合からランダムに画像を取得したときに、その書誌情報にメタデータtが含まれる確率をp(t)とすると、数2から数4に示すp(t)とq(t)の確率分布の差の尺度kl(t)を、メタデータのスコアとして用いることができる。
A probabilistic evaluation index may be used as the metadata score. For example, when evaluating the metadata t, when an image is randomly acquired from the entire database, the probability that the bibliographic information includes the metadata t is q (t), and the image set of similar image search results is randomly selected. Assuming that the probability that the metadata t is included in the bibliographic information when the image is acquired is p (t), a measure kl of the probability distribution difference between p (t) and q (t) shown in
メタデータ生成部108は、クエリ画像301の画像特徴量を計算する(S601)。メタデータ生成部108は、ステップS601で抽出した画像特徴量を検索キーとして、類似画像検索を実施する(S602)。各画像の特徴量ベクトル間の距離が小さいほど画像間の類似度が高いものとし、距離値に応じてソーティングした結果を検索結果として出力する。 (FIG. 6: Steps S601 to S602)
The
メタデータ生成部108は、ステップS602で得られた類似画像それぞれに対して、ステップS604~S606を実施する。 (FIG. 6: Steps S603 to S607)
The
メタデータ生成部108は、ステップS602で得られた類似画像に関連付けられた書誌情報を画像データベース105から読みだす(S604)。メタデータ生成部108は、ステップS604で取得した書誌情報をアトミックなデータに分解し、これをメタデータとする(S605)。例えば、書誌情報が文書である場合は形態素解析を実施し、単語単位に分解する。書誌情報を分解する処理は、効率化のため、画像データベース105へ文書を登録する際に、あらかじめ実施しておいてもよい。 (FIG. 6: Steps S604 to S605)
The
メタデータ生成部108は、ステップS604で読み出した書誌情報のなかで、ステップS605で生成したメタデータが出現する頻度をカウントする。メタデータ生成部108は、ステップS603~S607の全体を通して、メタデータ毎に累積頻度を求める。このとき、画像の類似度をメタデータの頻度に反映させるため、類似度に応じて重み付けをした後、累積頻度に加算するようにしてもよい。 (FIG. 6: Step S606)
The
メタデータ生成部108は、ステップS603~S607で求めたメタデータ毎の累積頻度を用いて、メタデータのスコアを算出する。スコアの算出手法については図5で説明した通りである。 (FIG. 6: Step S608)
The
メタデータ生成部108は、ステップS608で算出したスコア順にメタデータをソーティングし、閾値以下のメタデータは除外して、出力する。 (FIG. 6: Step S609)
The
物体領域検出部110は、テンプレートの特徴量を計算し、テンプレートデータベースに登録する。物体を検出する対象である入力画像701が複数あり、同じテンプレートを用いて検出処理を実施する場合は、本ステップは最初の1回のみ実施すればよい。 (FIG. 8: Step S800)
The object
物体領域検出部110は、入力画像701内の候補領域703を抽出する。候補領域703は、走査窓をステップ毎に移動し、またはサイズ変更することにより、機械的に抽出される。 (FIG. 8: Step S801)
The object
物体領域検出部110は、全ての候補領域703について、ステップS802~ステップS806を実施する。 (FIG. 8: Steps S802 to S806)
The object
物体領域検出部110は、候補領域703の信頼度を算出する。信頼度の算出方法としては、例えば図7で述べたように、テンプレートの特徴量と候補領域703の特徴量の間の距離を用いることができる。 (FIG. 8: Step S803)
The object
ステップS803で求めた候補領域703の信頼度が所定閾値以下であればステップS805に移動し、それ以外であればステップS805をスキップする(S804)。物体領域検出部110は、信頼度が所定閾値である候補領域703を、検出結果リストに追加する(S805)。 (FIG. 8: Steps S804 to S805)
If the reliability of the
物体領域検出部110は、検出結果リストを出力し、本処理フローを終了する。検出結果は、入力画像701内の座標情報(例えば、[矩形の左上隅の水平座標, 矩形の左上隅の垂直座標, 矩形の右下隅の水平座標, 矩形の右下隅の垂直座標])と信頼度の組として出力される。 (FIG. 8: Step S807)
The object
ユーザは入力装置102を介して、画像データベース105に格納する画像とそれに関連付けられた文書を入力する(S901)。画像と文章の集合は、画像解析装置106を中継して画像データベース105に送られる。画像データベース105は、画像解析装置106から受け取った画像から特徴量を抽出し、文書から得られる書誌情報と関連付けて登録する(S902)。ステップS901~S902は、図4のステップS401に相当する。 (FIG. 9: Steps S901 to S902)
The user inputs an image stored in the
ユーザは入力装置102を介して、検出したい物体の画像(クエリ画像)を入力する(S903)。画像解析装置106は、クエリ画像を検索キーとして、画像データベース105に対して類似画像検索を要求する(S904)。画像データベース105は、クエリ画像から画像特徴量を抽出し、これを用いてクエリ画像に類似する画像を検索し、類似画像とその書誌情報を画像解析装置106に返す(S905)。画像解析装置106は、画像データベース105から受け取った書誌情報を用いてクエリ画像のメタデータを生成し、そのスコアを計算する(S906)。 (FIG. 9: Steps S903 to S906)
The user inputs an image (query image) of an object to be detected via the input device 102 (S903). The
画像解析装置106は、ステップS906で生成したメタデータとそのスコアを、表示装置103またはデータ格納装置104を介してユーザに提示する(S907)。ユーザは、メタデータ自体とそのスコアを参考に、検索対象とする画像を絞り込むために使用するメタデータを選択する(S908)。ステップS908を省略し、例えばスコアが高いほうから順にメタデータを選択するなどして、画像解析装置106が自動的にメタデータを選択することもできる。 (FIG. 9: Steps S907 to S908)
The
画像解析装置106は、ステップS908でユーザが選択したメタデータを検索キーとして、書誌情報が検索キーに合致する画像を検索するように画像データベース105へ要求する(S909)。画像データベース105は、検索クエリに該当する書誌情報を検索し、それに関連付けられた画像を画像解析装置106に返す(S910)。 (FIG. 9: Steps S909 to S910)
The
画像解析装置106は、ステップS910の結果得られた各画像に対して、クエリ画像に含まれる物体を検出する処理を実施し、クエリ画像に類似した領域を特定する。検出結果は、画像中における物体の矩形領域の座標(例えば、[矩形の左上隅の水平座標, 矩形の左上隅の垂直座標, 矩形の右下隅の水平座標, 矩形の右下隅の垂直座標])と「物体らしさ」を表す信頼度で表される。検出結果は、データ出力部112を介して出力される。 (FIG. 9: Step S911)
The
以上のように、本実施形態1に係る画像解析システム100は、クエリ画像のメタデータを書誌情報として含む画像データのみを対象として物体検出を実施する。これにより、大量の画像中から物体検出の対象とするものを効果的に絞り込み、ユーザが指定した物体を含む画像を高速に探すことができる。 <Embodiment 1: Summary>
As described above, the
実施形態1で説明した画像解析システム100においては、解析対象決定部109が書誌情報検索によって物体検出の対象とする画像を絞り込む。そのため、実際にはユーザが指定した物体を含んでいるにもかかわらず、書誌情報が不十分な画像は、検出処理の対象にならず、解析結果として現れなくなる。以下では、書誌情報を拡張することにより、検出処理対象の漏れを軽減する方法について述べる。その他の構成は実施形態1と概ね同様であるため、以下では差異点を中心に説明する。 <
In the
メタデータ生成部108は、画像データベース105が保持している既存の書誌情報を用いて、画像データベース105内の画像のメタデータを生成する。メタデータを生成する方法は図6で示した手順と同様であるが、例えば類似度の閾値を図6よりも厳しくしたり、物体のレイアウトが変動しても変化しない画像特徴量を用いたりしてもよい。 (FIG. 12: Step S1202)
The
メタデータ生成部108は、ステップS1202で生成したメタデータを、追加の書誌情報として画像データベース105に登録する。 (FIG. 12: Step S1203)
The
以上のように、本実施形態2に係る画像解析システム100は、画像データベース105が格納している画像のメタデータを生成し、これを新たな書誌情報として画像データベース105に追加した上で、実施形態1と同様の処理を実施する。これにより、既存の書誌情報のみを用いた場合では検出漏れとなる画像も処理対象とすることができる。 <Embodiment 2: Summary>
As described above, the
本発明の実施形態3では、画像解析システム100の処理における中間データを利用することにより、物体検出の精度を上げる方法を説明する。本手法は、物体検出の手法として、図7で説明したテンプレートを複数用いるものである。その他の構成は実施形態1~2と同様であるため、以下ではクエリ画像のメタデータを生成する際に複数のテンプレートを用いて類似画像を検索する点を中心に説明する。 <
In the third embodiment of the present invention, a method for improving the accuracy of object detection by using intermediate data in the processing of the
以上のように、本実施形態3に係る画像解析装置106は、クエリ画像301のメタデータを生成する際に得られる類似画像や、書誌情報を検索する際に得られる画像を、物体検出のための拡張テンプレートとして用いる。これにより、概念が共通でも「見た目」の異なる物体を検出することができる。 <Embodiment 3: Summary>
As described above, the
本発明の実施形態4では、画像解析システム100をコンテンツクラウドシステムへ組み込んだ構成例について説明する。以下ではまず、コンテンツクラウドシステムの概要を説明し、その後、画像解析システム100を解析モジュールとしてコンテンツクラウドシステムへ組み込む方法について説明する。画像解析システム100の構成は実施形態1~3と同様である。 <
In the fourth embodiment of the present invention, a configuration example in which the
以上のように、本発明に係る画像解析システム100は、コンテンツクラウドシステム1600の構成要素として適用することができる。コンテンツクラウドシステム1600は、各メディアデータに共通して利用可能なメタデータを生成することにより、メディア間にまたがって情報を統合することができる。これにより、付加価値がより高い情報をユーザへ提供することが期待される。 <Embodiment 4: Summary>
As described above, the
Claims (15)
- 検出対象とする物体の画像を含むクエリ画像データを受け取る画像入力部と、
画像データとその書誌情報を対応付けて保持する画像データベースを用いて前記クエリ画像データのメタデータを生成するメタデータ生成部と、
前記画像データベースが保持している前記画像データのうち前記書誌情報が前記メタデータと合致するものを1以上抽出する解析対象決定部と、
前記解析対象決定部が抽出した1以上の前記画像データのうち前記物体の画像を含む領域を検出する物体領域検出部と、
前記物体領域検出部が検出した結果を出力する出力部と、
を備えることを特徴とする画像解析装置。 An image input unit that receives query image data including an image of an object to be detected;
A metadata generation unit that generates metadata of the query image data using an image database that associates and holds image data and bibliographic information;
An analysis target determining unit that extracts one or more of the image data held in the image database and whose bibliographic information matches the metadata;
An object region detection unit for detecting a region including an image of the object among the one or more pieces of image data extracted by the analysis target determination unit;
An output unit for outputting a result detected by the object region detection unit;
An image analysis apparatus comprising: - 前記メタデータ生成部は、
前記画像データベースが保持している前記画像データのうち前記クエリ画像データと類似するものを検索し、その結果得られた前記画像データの前記書誌情報を用いて前記メタデータを生成する
ことを特徴とする請求項1記載の画像解析装置。 The metadata generation unit
The image data stored in the image database is searched for data similar to the query image data, and the metadata is generated using the bibliographic information of the image data obtained as a result. The image analysis apparatus according to claim 1. - 前記メタデータ生成部は、
前記検索の結果得られた前記画像データの前記書誌情報のなかに前記メタデータが出現する頻度を用いて前記メタデータのスコアを算出し、
前記解析対象決定部は、
前記スコアを用いて、前記書誌情報と合致するものを抽出する際に検索キーとする前記メタデータを決定する
ことを特徴とする請求項2記載の画像解析装置。 The metadata generation unit
A score of the metadata is calculated using a frequency at which the metadata appears in the bibliographic information of the image data obtained as a result of the search;
The analysis target determining unit
The image analysis apparatus according to claim 2, wherein the metadata is used as a search key when extracting a match with the bibliographic information using the score. - 前記解析対象決定部は、
前記スコアが高いほうから順に所定範囲以内の前記メタデータを検索キーとして、前記メタデータと合致する前記書誌情報に対応付けられた前記画像データを抽出する
ことを特徴とする請求項3記載の画像解析装置。 The analysis target determining unit
4. The image according to claim 3, wherein the image data associated with the bibliographic information matching the metadata is extracted using the metadata within a predetermined range in order from the highest score as a search key. 5. Analysis device. - 前記解析対象決定部は、
前記メタデータのうちいずれを用いて前記書誌情報と合致するものを抽出するかを指定するメタデータ指定を受け取り、その指定された前記メタデータと合致する前記書誌情報に対応付けられた前記画像データを抽出する
ことを特徴とする請求項3記載の画像解析装置。 The analysis target determining unit
The image data associated with the bibliographic information that receives the metadata designation that specifies which of the metadata is used to extract the one that matches the bibliographic information and that matches the designated metadata The image analysis device according to claim 3, wherein the image analysis device is extracted. - 前記画像解析装置は、
前記物体領域検出部が前記物体の画像を含む領域を検出する対象とする前記画像データの件数およびその検出処理時間を表示する表示部を備え、
前記解析対象決定部は、
前記メタデータ指定を受け取る毎に、前記件数と前記検出処理時間を再計算して前記表示部上にその再計算の結果を反映する
ことを特徴とする請求項5記載の画像解析装置。 The image analysis device includes:
A display unit that displays the number of the image data to be detected by the object region detection unit and a region that includes an image of the object and a detection processing time thereof;
The analysis target determining unit
The image analysis apparatus according to claim 5, wherein each time the metadata designation is received, the number of cases and the detection processing time are recalculated and the result of the recalculation is reflected on the display unit. - 前記メタデータ生成部は、
前記検索の結果得られた前記画像データのうち、前記クエリ画像データと合わせて前記メタデータを生成するために用いるものを指定する類似画像指定を受け取り、
前記画像データベースが保持している前記画像データのうち、前記クエリ画像データと類似するものおよび前記類似画像指定により指定された前記画像データと類似するものを検索し、その結果得られた前記画像データの前記書誌情報を用いて前記メタデータを生成する
ことを特徴とする請求項2記載の画像解析装置。 The metadata generation unit
Receiving a similar image designation that designates one of the image data obtained as a result of the search and used to generate the metadata together with the query image data;
The image data stored in the image database is searched for data similar to the query image data and data similar to the image data designated by the similar image designation, and the image data obtained as a result The image analysis apparatus according to claim 2, wherein the metadata is generated using the bibliographic information. - 前記物体領域検出部は、
前記画像データの部分領域の特徴量ベクトルと、前記クエリ画像データの特徴量ベクトルとの間のベクトル間距離を算出し、
前記ベクトル間距離が所定範囲内にあるか否かにより、前記クエリ画像データ内に含まれる前記物体が前記部分領域内に含まれているか否かを判定する
ことを特徴とする請求項1記載の画像解析装置。 The object region detection unit
Calculating an intervector distance between a feature vector of a partial region of the image data and a feature vector of the query image data;
2. The method according to claim 1, wherein whether or not the object included in the query image data is included in the partial region is determined based on whether or not the inter-vector distance is within a predetermined range. Image analysis device. - 前記出力部は、
前記物体領域検出部が前記画像データ内で検出した前記物体の個数を、前記物体領域検出部が検出した結果とともに出力する
ことを特徴とする請求項1記載の画像解析装置。 The output unit is
The image analysis apparatus according to claim 1, wherein the number of the objects detected in the image data by the object area detection unit is output together with a result of detection by the object area detection unit. - 前記出力部は、
前記物体領域検出部が前記画像データ内で検出した前記物体の検出信頼度を、前記物体領域検出部が検出した結果とともに出力する
ことを特徴とする請求項1記載の画像解析装置。 The output unit is
The image analysis apparatus according to claim 1, wherein the detection reliability of the object detected in the image data by the object region detection unit is output together with a result detected by the object region detection unit. - 前記メタデータ生成部は、
前記画像データベースが保持している前記画像データのメタデータを、前記画像データベースが保持している他の前記画像データを用いて生成し、生成したメタデータを前記書誌情報として追加し、
前記解析対象決定部は、
前記メタデータが追加された前記書誌情報を用いて、前記画像データベースが保持している前記画像データのうち前記書誌情報が前記メタデータと合致するものを1以上抽出する
ことを特徴とする請求項1記載の画像解析装置。 The metadata generation unit
Generating metadata of the image data held by the image database using the other image data held by the image database, adding the generated metadata as the bibliographic information,
The analysis target determining unit
The bibliographic information to which the metadata is added is used to extract one or more of the image data held in the image database whose bibliographic information matches the metadata. The image analysis apparatus according to 1. - 前記物体領域検出部は、
前記解析対象決定部が抽出した1以上の前記画像データのうち、
前記物体の画像を含む領域と、前記メタデータ生成部が前記検索を実施した結果得られた前記画像データに含まれる物体の画像を含む領域と、を検出する
ことを特徴とする請求項1記載の画像解析装置。 The object region detection unit
Among the one or more image data extracted by the analysis target determination unit,
The area including the image of the object and the area including the image of the object included in the image data obtained as a result of the search performed by the metadata generation unit are detected. Image analysis device. - 前記物体領域検出部は、
前記メタデータ生成部が前記検索を実施した結果得られた前記画像データのうち、前記クエリ画像データに含まれる前記物体と合わせて検出すべき物体を含むものを指定する検出対象指定を受け取り、
前記解析対象決定部が抽出した1以上の前記画像データのうち、
前記物体の画像を含む領域と、前記検出対象指定により指定された前記画像データに含まれる物体の画像を含む領域と、を検出する
ことを特徴とする請求項12記載の画像解析装置。 The object region detection unit
Receiving the detection target designation that designates the image data obtained as a result of the search performed by the metadata generation unit, including the object to be detected together with the object included in the query image data;
Among the one or more image data extracted by the analysis target determination unit,
The image analysis apparatus according to claim 12, wherein an area including the image of the object and an area including an image of the object included in the image data designated by the detection target designation are detected. - 請求項1記載の画像解析装置と、
画像データとその書誌情報を対応付けて保持する画像データベースと、
を有し、
前記メタデータ生成部は、前記画像データベースを用いて前記クエリ画像データのメタデータを生成する
ことを特徴とする画像解析システム。 An image analysis apparatus according to claim 1;
An image database that stores image data and its bibliographic information in association with each other;
Have
The metadata generation unit generates metadata of the query image data using the image database. - 検出対象とする物体の画像を含むクエリ画像データを受け取る画像入力ステップ、
画像データとその書誌情報を対応付けて保持する画像データベースを用いて前記クエリ画像データのメタデータを生成するメタデータ生成ステップ、
前記画像データベースが保持している前記画像データのうち前記書誌情報が前記メタデータと合致するものを1以上抽出する解析対象決定ステップ、
前記解析対象決定ステップで抽出した1以上の前記画像データのうち前記物体の画像を含む領域を検出する物体領域検出ステップ、
前記物体領域検出ステップで検出した結果を出力する出力ステップ、
を有することを特徴とする画像解析方法。 An image input step of receiving query image data including an image of an object to be detected;
A metadata generation step of generating metadata of the query image data using an image database that stores image data and bibliographic information in association with each other;
An analysis target determining step for extracting one or more of the image data held in the image database and whose bibliographic information matches the metadata;
An object region detection step for detecting a region including an image of the object among the one or more image data extracted in the analysis target determination step;
An output step of outputting a result detected in the object region detection step;
An image analysis method characterized by comprising:
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Legal Events
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ENP | Entry into the national phase |
Ref document number: 2014516586 Country of ref document: JP Kind code of ref document: A |
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NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
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WWE | Wipo information: entry into national phase |
Ref document number: 14402819 Country of ref document: US |
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122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 12877294 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |